AVPro Movie Capture - Ultra Edition 5.0.5 Unity跨平台录制插件

Unity录屏插件AVPro Movie Capture是一款强大的工具，专为Unity开发者设计，用于在游戏中实现高质量的屏幕录制功能。版本4.6.3提供了稳定性和性能的优化，使得开发者能够更流畅地集成到自己的项目中，将游戏窗口无损地转换为视频格式。 该插件的核心特性包括： 1. **多平台支持**：AVPro Movie Capture兼容多个平台，包括Windows、Mac、Linux、Android以及iOS等，允许开发者在不同平台上进行游戏录制。 2. **实时编码**：插件支持多种编码格式，如H.264、VP9和WebM，能够进行实时视频编码，确保录制过程中的高效和低延迟。 3. **高分辨率录制**：支持4K及更高分辨率的视频录制，满足高清视频制作的需求，同时还能处理不同的帧率，如60fps或更高的帧率。 4. **自定义输出设置**：用户可以根据需要调整输出视频的比特率、分辨率、编码质量等参数，以平衡视频质量与文件大小。 5. **音视频同步**：确保在录制过程中音频和视频保持精确同步，提供无缝的观看体验。 6. **预览功能**：在录制过程中，开发者可以实时预览录制效果，便于调整设置和检查录制质量。 7. **集成简单**：AVPro Movie Capture提供了直观的API，开发者可以通过简单的代码集成到Unity项目中，无需复杂的配置。 8. **批量处理**：插件支持连续录制，可以设置自动录制多个片段，方便后期编辑和处理。 9. **资源管理**：录制的视频可以直接保存在Unity的资源系统中，便于游戏内的回放或者作为教学内容。 10. **错误处理和调试**：提供详尽的错误报告和日志，有助于开发者快速定位并解决可能出现的问题。 在使用4.6.3版本时，需要注意的是，确保你的Unity编辑器版本与插件兼容，因为不同的Unity版本可能会有API的变化。通过导入压缩包中的`AVPro Movie Capture 4.6.3.unitypackage`文件，可以将插件添加到你的Unity项目中。导入后，按照文档说明或示例脚本进行配置和使用。 总结来说，Unity录屏插件AVPro Movie Capture 4.6.3是一个强大且灵活的解决方案，适用于需要在Unity游戏中进行高质量屏幕录制的开发者。其丰富的功能和良好的跨平台支持使其成为专业游戏开发和教育内容制作的理想选择。

AVPro Movie Capture - Ultra Edition 5.0.4

android8~9,具体看工程内部的插件文档

电影推荐系统 推荐系统是机器学习技术在企业中最成功和最广泛的应用之一。 您可以在零售，视频点播或音乐流中找到大型推荐系统。 实施和评估算法 基于内容的过滤 协同过滤 基于内存的协同过滤 用户项目过滤 逐项过滤 基于模型的协同过滤 单值分解（SVD） SVD ++ 混合模型 基于内容+ SVD 项目中包含的文件 movie_recommendation_system.ipynb：python笔记本代码文件 movie_recommendation_system.html：python笔记本的html版本 films.csv：MovieLens数据集中的电影数据 rating.csv：用户对MovieLens数据集中的电影给予的评分

Windows7没有Windows XP里的制作影片的Movie Maker，直接安装Windows Movie Maker 2.6就可以用了，如同Windows XP里的一样！！！

Unity Easy Movie Texture Video Texture v3.72 资源包,

20组电影质感LUTs视频调色预设 Movie Color Presets，多软件支持使用。 支持的Win和Mac系统的软件： Photoshop After Effects Premiere Pro Lightroom Classic Final Cut Pro X Avid Media Composer DaVinci Resolve Edius Sony Vegas

基于NodeJs + MongoDB + jQuery + Bootstrap建造的豆瓣电影网站 一，简介 本项目是基于Nodejs的练习手项目，期间参考了慕课网（代码结构及路由全都重新改造），在老师所讲的基础上增加了很多的功能和完善，项目基于Express 4.15版本，，代码采用Es6编写，代码已加注释，提高了阅读性和维护性，有助于参考： 1，项目前端建设： 使用jQuery和Bootsrap完成网站前端JS脚本和样式处理； 前一级的数据请求交互通过Ajax完成； 约会了Moment.js格式化前端页面显示时间； 2，项目筹备建设： 使用NodeJs的express框架完成电影网站布局的构

数据集官网：https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ 数据集的训练集和测试集各有25000个样本，且正负样本个数相同，均为12500个。 该数据集和官网提供的相比，去除了一些不必要的文件，其他均未改动。